go中的數據結構字典-map

時間 2019-11-15

標籤數據結構字典 map 简体版

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1. map的使用

　　golang中的map是一種數據類型，將鍵與值綁定到一塊兒，底層是用哈希表實現的，能夠快速的經過鍵找到對應的值。git

　　類型表示：map[keyType][valueType] key必定要是可比較的類型（能夠理解爲支持==的操做），value能夠是任意類型。github

　　初始化：map只能使用make來初始化，聲明的時候默認爲一個爲nil的map，此時進行取值，返回的是對應類型的零值（不存在也是返回零值）。添加元素無任何意義，還會致使運行時錯誤。向未初始化的map賦值引發 panic: assign to entry in nil map。golang

 1 package main
 2 
 3 import (  
 4     "fmt"
 5 )
 6 
 7 // bool 的零值是false
 8 var m map[int]bool 
 9 a, ok := m[1]
10 fmt.Println(a, ok) // false  false
11 
12 // int 的零值是0
13 var m map[int]int 
14 a, ok := m[1]
15 fmt.Println(a, ok) // 0  false
16 
17 
18 func main() {  
19     var agemap[string]int
20     if age== nil {
21         fmt.Println("map is nil.")
22         age= make(map[string]int)
23     }
24 }

　　清空map：對於一個有必定數據的集合 exp，清空的辦法就是再次初始化: exp = make(map[string]int)，若是後期再也不使用該map，則能夠直接：exp= nil 便可，可是若是還須要重複使用，則必須進行make初始化，不然沒法爲nil的map添加任何內容。算法

　　屬性：與切片同樣，map 是引用類型。當一個 map 賦值給一個新的變量，它們都指向同一個內部數據結構。所以改變其中一個也會反映到另外一個。做爲形參或返回參數的時候，傳遞的是地址的拷貝，擴容時也不會改變這個地址。數據庫

 1 func main() {
 2     exp := map[string]int{
 3         "steve": 20,
 4         "jamie": 80,
 5     }
 6     fmt.Println("Ori exp", age)
 7     newexp:= exp
 8     newexp["steve"] = 18
 9     fmt.Println("exp changed", exp)
10 }
11 
12 //Ori age map[steve:20 jamie:80]
13 //age changed map[steve:18 jamie:80]

　　遍歷map：map自己是無序的，在遍歷的時候並不會按照你傳入的順序，進行傳出。數組

 1 //正常遍歷：
 2 for k, v := range exp { 
 3     fmt.Println(k, v)
 4 }
 5 
 6 //有序遍歷
 7 import "sort"
 8 var keys []string
 9 // 把key單獨抽取出來，放在數組中
10 for k, _ := range exp {
11     keys = append(keys, k)
12 }
13 // 進行數組的排序
14 sort.Strings(keys)
15 // 遍歷數組就是有序的了
16 for _, k := range keys {
17     fmt.Println(k, m[k])
18 }

2. map的結構

　　Go中的map在能夠在 $GOROOT/src/runtime/map.go找到它的實現。哈希表的數據結構中一些關鍵的域以下所示：安全

 1 type hmap struct {
 2     count        int  //元素個數
 3     flags        uint8   
 4     B            uint8 //擴容常量
 5     noverflow    uint16 //溢出 bucket 個數
 6     hash0        uint32 //hash 種子
 7     buckets      unsafe.Pointer //bucket 數組指針
 8     oldbuckets   unsafe.Pointer //擴容時舊的buckets 數組指針
 9     nevacuate    uintptr  //擴容搬遷進度
10     extra        *mapextra //記錄溢出相關
11 }
12 
13 type bmap struct {
14     tophash        [bucketCnt]uint8  
15     // Followed by bucketCnt keys 
16     //and then bucketan Cnt values  
17     // Followed by overflow pointer.
18 }

　　說明：每一個map的底層都是hmap結構體，它是由若干個描述hmap結構體的元素、數組指針、extra等組成，buckets數組指針指向由若干個bucket組成的數組，其每一個bucket裏存放的是key-value數據(一般是8個)和overflow字段（指向下一個bmap），每一個key插入時會根據hash算法歸到同一個bucket中，當一個bucket中的元素超過8個的時候，hmap會使用extra中的overflow來擴展存儲key。數據結構

　　圖中len 就是當前map的元素個數，也就是len()返回的值。也是結構體中hmap.count的值。bucket array是指數組指針，指向bucket數組。hash seed 哈希種子。overflow指向下一個bucket。併發

map的底層主要是由三個結構構成:app

hmap --- map的最外層的數據結構，包括了map的各類基礎信息、如大小、bucket，一個大的結構體。
mapextra --- 記錄map的額外信息，hmap結構體裏的extra指針指向的結構，例如overflow bucket。
bmap --- 表明bucket，每個bucket最多放8個kv，最後由一個overflow字段指向下一個bmap，注意key、value、overflow字段都不顯示定義，而是經過maptype計算偏移獲取的。

　　mapextra的結構以下

 1 // mapextra holds fields that are not present on all maps.
 2 type mapextra struct {
 3     // If both key and value do not contain pointers and are inline, then we mark bucket
 4     // type as containing no pointers. This avoids scanning such maps.
 5     // However, bmap.overflow is a pointer. In order to keep overflow buckets
 6     // alive, we store pointers to all overflow buckets in hmap.extra.overflow and hmap.extra.oldoverflow.
 7     // overflow and oldoverflow are only used if key and value do not contain pointers.
 8     // overflow contains overflow buckets for hmap.buckets.
 9     // oldoverflow contains overflow buckets for hmap.oldbuckets.
10     // The indirection allows to store a pointer to the slice in hiter.
11     overflow    *[]*bmap
12     oldoverflow *[]*bmap
13 
14     // nextOverflow holds a pointer to a free overflow bucket.
15     nextOverflow *bmap
16 }

　　其中hmap.extra.nextOverflow指向的是預分配的overflow bucket，預分配的用完了那麼值就變成nil。

　　bmap的詳細結構以下

　　在map中出現哈希衝突時，首先以bmap爲最小粒度掛載，一個bmap累積8個kv以後，就會申請一個新的bmap（overflow bucket）掛在這個bmap的後面造成鏈表，優先用預分配的overflow bucket，若是預分配的用完了，那麼就malloc一個掛上去。這樣減小對象數量，減輕管理內存的負擔，利於gc。 注意golang的map不會shrink，內存只會越用越多，overflow bucket中的key全刪了也不會釋放。

　　bmap中全部key存在一塊，全部value存在一塊，這樣作方便內存對齊。當key大於128字節時，bucket的key字段存儲的會是指針，指向key的實際內容；value也是同樣。

　　hash值的高8位存儲在bucket中的tophash字段。每一個桶最多放8個kv對，因此tophash類型是數組[8]uint8。把高八位存儲起來，這樣不用完整比較key就能過濾掉不符合的key，加快查詢速度。實際上當hash值的高八位小於常量minTopHash時，會加上minTopHash，區間[0, minTophash)的值用於特殊標記。查找key時，計算hash值，用hash值的高八位在tophash中查找，有tophash相等的，再去比較key值是否相同。

 1 type typeAlg struct {
 2     // function for hashing objects of this type
 3     // (ptr to object, seed) -> hash
 4     hash func(unsafe.Pointer, uintptr) uintptr
 5     // function for comparing objects of this type
 6     // (ptr to object A, ptr to object B) -> ==?
 7     equal func(unsafe.Pointer, unsafe.Pointer) bool
 8 
 9 // tophash calculates the tophash value for hash.
10 func tophash(hash uintptr) uint8 {
11     top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
12     if top < minTopHash {
13         top += minTopHash
14     }
15     return top
16 }

　　golang爲每一個類型定義了類型描述器_type，並實現了hashable類型的_type.alg.hash和_type.alg.equal，以支持map的範型，定義了這類key用什麼hash函數、bucket的大小、怎麼比較之類的，經過這個變量來實現範型。

3. map的基本操做

3.1 map的建立

 1 //makemap爲make（map [k] v，hint）實現Go map建立。
 2 //若是編譯器已肯定映射或第一個存儲桶,能夠在堆棧上建立，hmap或bucket能夠爲非nil。
 3 //若是h！= nil，則能夠直接在h中建立map。
 4 //若是h.buckets！= nil，則指向的存儲桶能夠用做第一個存儲桶。
 5 func makemap(t *maptype, hint int, h *hmap) *hmap {
 6     if hint < 0 || hint > int(maxSliceCap(t.bucket.size)) {
 7         hint = 0
 8     }
 9 
10     // 初始化Hmap
11     if h == nil {
12         h = new(hmap)
13     }
14     h.hash0 = fastrand()
15 
16     // 查找將保存請求的元素數的size參數
17     B := uint8(0)
18     for overLoadFactor(hint, B) {
19         B++
20     }
21     h.B = B
22 
23     // 分配初始哈希表
24     // if B == 0, 稍後會延遲分配buckets字段（在mapassign中）
25     //若是提示很大，則將內存清零可能須要一段時間。
26     if h.B != 0 {
27         var nextOverflow *bmap
28         h.buckets, nextOverflow = makeBucketArray(t, h.B, nil)
29         if nextOverflow != nil {
30             h.extra = new(mapextra)
31             h.extra.nextOverflow = nextOverflow
32         }
33     }
34 
35     return h
36 }

　　hint是一個啓發值，啓發初建map時建立多少個bucket，若是hint是0那麼就先不分配bucket，lazy分配。大概流程就是初始化hmap結構體、設置一下hash seed、bucket數量、實際申請bucket、申請mapextra結構體之類的。

　　申請buckets的過程：

 1 // makeBucketArray初始化地圖存儲區的後備數組。
 2 // 1 << b是要分配的最小存儲桶數。
 3 // dirtyalloc以前應該爲nil或bucket數組
 4 //由makeBucketArray使用相同的t和b參數分配。
 5 //若是dirtyalloc爲零，則將分配一個新的支持數組，dirtyalloc將被清除並做爲後備數組重用。
 6 func makeBucketArray(t *maptype, b uint8, dirtyalloc unsafe.Pointer) (buckets unsafe.Pointer, nextOverflow *bmap) {
 7     base := bucketShift(b)
 8     nbuckets := base
 9     // 對於小b，溢出桶不太可能出現。
10     // 避免計算的開銷。
11     if b >= 4 {
12         //加上估計的溢出桶數
13         //插入元素的中位數
14         //與此值b一塊兒使用。
15         nbuckets += bucketShift(b - 4)
16         sz := t.bucket.size * nbuckets
17         up := roundupsize(sz)
18         if up != sz {
19             nbuckets = up / t.bucket.size
20         }
21     }
22     if dirtyalloc == nil {
23         buckets = newarray(t.bucket, int(nbuckets))
24     } else {
25        // dirtyalloc先前是由上面的newarray（t.bucket，int（nbuckets）），但不能爲空。
26         buckets = dirtyalloc
27         size := t.bucket.size * nbuckets
28         if t.bucket.kind&kindNoPointers == 0 {
29             memclrHasPointers(buckets, size)
30         } else {
31             memclrNoHeapPointers(buckets, size)
32         }
33     }
34 
35     if base != nbuckets {
36         //咱們預先分配了一些溢出桶。
37         //爲了將跟蹤這些溢出桶的開銷降至最低，咱們使用的約定是，若是預分配的溢出存儲桶發生了溢出指針爲零，則經過碰撞指針還有更多可用空間。
38         //對於最後一個溢出存儲區，咱們須要一個安全的非nil指針；只是用bucket。
39         nextOverflow = (*bmap)(add(buckets, base*uintptr(t.bucketsize)))
40         last := (*bmap)(add(buckets, (nbuckets-1)*uintptr(t.bucketsize)))
41         last.setoverflow(t, (*bmap)(buckets))
42     }
43     return buckets, nextOverflow
44 }

　　默認建立2 ^b個bucket，若是 b大於等於4，那麼就預先額外建立一些overflow bucket。除了最後一個overflow bucket，其他overflow bucket的overflow指針都是nil，最後一個overflow bucket的overflow指針指向bucket數組第一個元素，做爲哨兵，說明到了到結尾了。

3.2 查詢操做

 1 // mapaccess1返回指向h [key]的指針。從不返回nil，而是 若是值類型爲零，它將返回對零對象的引用,該鍵不在map中。
 2   //注意：返回的指針可能會使整個map保持活動狀態，所以請不要堅持很長時間。
 3   func mapaccess1(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
 4       if raceenabled && h != nil {  //raceenabled是否啓用數據競爭檢測。
 5         callerpc := getcallerpc()
 6         pc := funcPC(mapaccess1)
 7         racereadpc(unsafe.Pointer(h), callerpc, pc)
 8         raceReadObjectPC(t.key, key, callerpc, pc)
 9     }
10     if msanenabled && h != nil {
11         msanread(key, t.key.size)
12     }
13     if h == nil || h.count == 0 {
14         return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])
15     }    
16     // 併發訪問檢查
17     if h.flags&hashWriting != 0 {
18         throw("concurrent map read and map write")
19     }
20     
21     // 計算key的hash值
22     alg := t.key.alg
23     hash := alg.hash(key, uintptr(h.hash0)) // alg.hash
24 
25     // hash值對m取餘數獲得對應的bucket
26     m := uintptr(1)<<h.B - 1
27     b := (*bmap)(add(h.buckets, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
28 
29     // 若是老的bucket尚未遷移，則在老的bucket裏面找
30     if c := h.oldbuckets; c != nil {
31         if !h.sameSizeGrow() {
32             m >>= 1
33         }
34         oldb := (*bmap)(add(c, (hash&m)*uintptr(t.bucketsize)))
35         if !evacuated(oldb) {
36             b = oldb
37         }
38     }
39     
40     // 計算tophash，取高8位
41     top := uint8(hash >> (sys.PtrSize*8 - 8))
42     
43     for {
44         for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
45             // 檢查top值，如高8位不同就找下一個
46             if b.tophash[i] != top {
47                 continue
48             }
49             
50             // 取key的地址
51             k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
52             
53             if alg.equal(key, k) { // alg.equal
54                 // 取value得地址
55                 v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
56             }
57         }
58        
59         // 若是當前bucket沒有找到，則找bucket鏈的下一個bucket
60         b = b.overflow(t)
61         if b == nil {
62             // 返回零值
63             return unsafe.Pointer(&zeroVal[0])
64         }
65     }
66 }

先定位出bucket，若是正在擴容，而且這個bucket還沒搬到新的hash表中，那麼就從老的hash表中查找。
在bucket中進行順序查找，使用高八位進行快速過濾，高八位相等，再比較key是否相等，找到就返回value。若是當前bucket找不到，就往下找overflow bucket，都沒有就返回零值。

　　訪問的時候，並不進行擴容的數據搬遷。而且併發有寫操做時拋異常。

　　注意，t.bucketsize並非bmap的size，而是bmap加上存儲key、value、overflow指針，因此查找bucket的時候時候用的不是bmap的szie。

3.3 更新/插入過程

 1 // 與mapaccess相似，可是若是map中不存在密鑰，則爲該密鑰分配一個插槽
 2 func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer {
 3     ...
 4     //設置hashWriting調用alg.hash，由於alg.hash可能出現緊急狀況後，在這種狀況下，咱們實際上並無進行寫操做.
 5     h.flags |= hashWriting
 6 
 7     if h.buckets == nil {
 8         h.buckets = newobject(t.bucket) // newarray(t.bucket, 1)
 9     }
10 
11 again:
12     bucket := hash & bucketMask(h.B)
13     if h.growing() {
14         growWork(t, h, bucket)
15     }
16     b := (*bmap)(unsafe.Pointer(uintptr(h.buckets) + bucket*uintptr(t.bucketsize)))
17     top := tophash(hash)
18 
19     var inserti *uint8
20     var insertk unsafe.Pointer
21     var val unsafe.Pointer
22     for {
23         for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
24             if b.tophash[i] != top {
25                 if b.tophash[i] == empty && inserti == nil {
26                     inserti = &b.tophash[i]
27                     insertk = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
28                     val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
29                 }
30                 continue
31             }
32             k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
33             if t.indirectkey {
34                 k = *((*unsafe.Pointer)(k))
35             }
36             if !alg.equal(key, k) {
37                 continue
38             }
39             // 已經有一個 mapping for key. 更新它.
40             if t.needkeyupdate {
41                 typedmemmove(t.key, k, key)
42             }
43             val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
44             goto done
45         }
46         ovf := b.overflow(t)
47         if ovf == nil {
48             break
49         }
50         b = ovf
51     }
52     //// 若是已經達到了load factor的最大值，就繼續擴容。
53     //找不到鍵的映射。分配新單元格並添加條目。
54     //若是達到最大負載係數或溢出桶過多，而且咱們尚未處於成長的中間，就開始擴容。
55     if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) ||     
56         tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
57         hashGrow(t, h)
58         goto again // //擴大表格會使全部內容無效， so try again
59     }
60     if inserti == nil {
61         // 當前全部存儲桶已滿，請分配一個新的存儲桶
62         newb := h.newoverflow(t, b)
63         inserti = &newb.tophash[0]
64         insertk = add(unsafe.Pointer(newb), dataOffset)
65         val = add(insertk, bucketCnt*uintptr(t.keysize))
66     }
67 
68     // 在插入的位置，存儲鍵值
69     if t.indirectkey {
70         kmem := newobject(t.key)
71         *(*unsafe.Pointer)(insertk) = kmem
72         insertk = kmem
73     }
74     if t.indirectvalue {
75         vmem := newobject(t.elem)
76         *(*unsafe.Pointer)(val) = vmem
77     }
78     typedmemmove(t.key, insertk, key)
79     *inserti = top
80     h.count++
81 
82 done:
83     if h.flags&hashWriting == 0 {
84         throw("concurrent map writes")
85     }
86     h.flags &^= hashWriting
87     if t.indirectvalue {
88         val = *((*unsafe.Pointer)(val))
89     }
90     return val
91 }

hash表若是正在擴容，而且此次要操做的bucket還沒搬到新hash表中，那麼先進行搬遷（擴容細節下面細說）。
在buck中尋找key，同時記錄下第一個空位置，若是找不到，那麼就在空位置中插入數據；若是找到了，那麼就更新對應的value；
找不到key就看下需不須要擴容，須要擴容而且沒有正在擴容，那麼就進行擴容，而後回到第一步。
找不到key，不須要擴容，可是沒有空slot，那麼就分配一個overflow bucket掛在鏈表結尾，用新bucket的第一個slot放存放數據。

3.5 刪除的過程

 1 func mapdelete(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) {
 2     ...
 3     // Set hashWriting after calling alg.hash, since alg.hash may panic,
 4     // in which case we have not actually done a write (delete).
 5     h.flags |= hashWriting
 6 
 7     bucket := hash & bucketMask(h.B)
 8     if h.growing() {
 9         growWork(t, h, bucket)
10     }
11     b := (*bmap)(add(h.buckets, bucket*uintptr(t.bucketsize)))
12     top := tophash(hash)
13 search:
14     for ; b != nil; b = b.overflow(t) {
15         for i := uintptr(0); i < bucketCnt; i++ {
16             if b.tophash[i] != top {
17                 continue
18             }
19             k := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+i*uintptr(t.keysize))
20             k2 := k
21             if t.indirectkey {
22                 k2 = *((*unsafe.Pointer)(k2))
23             }
24             if !alg.equal(key, k2) {
25                 continue
26             }
27             // 若是其中有指針，則僅清除鍵。
28             if t.indirectkey {
29                 *(*unsafe.Pointer)(k) = nil
30             } else if t.key.kind&kindNoPointers == 0 {
31                 memclrHasPointers(k, t.key.size)
32             }
33             v := add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))
34             if t.indirectvalue {
35                 *(*unsafe.Pointer)(v) = nil
36             } else if t.elem.kind&kindNoPointers == 0 {
37                 memclrHasPointers(v, t.elem.size)
38             } else {
39                 memclrNoHeapPointers(v, t.elem.size)
40             }
41         // 若找到把對應的tophash裏面的打上空的標記
42             b.tophash[i] = empty
43             h.count--
44             break search
45         }
46     }
47 
48     if h.flags&hashWriting == 0 {
49         throw("concurrent map writes")
50     }
51     h.flags &^= hashWriting
52 }

若是正在擴容，而且操做的bucket還沒搬遷完，那麼搬遷bucket。
找出對應的key，若是key、value是包含指針的那麼會清理指針指向的內存，不然不會回收內存。

3.6 map的擴容

　　經過上面的過程咱們知道了，插入、刪除過程都會觸發擴容，判斷擴容的函數以下：

 1 // overLoadFactor 判斷放置在1 << B個存儲桶中的計數項目是否超過loadFactor。
 2 func overLoadFactor(count int, B uint8) bool {
 3     return count > bucketCnt && uintptr(count) > loadFactorNum*(bucketShift(B)/loadFactorDen)  
 4     //return 元素個數>8 && count>bucket數量*6.5,其中loadFactorNum是常量13，loadFactorDen是常量2,因此是6.5,bucket數量不算overflow bucket.
 5 }
 6 
 7 // tooManyOverflowBuckets 判斷noverflow存儲桶對於1 << B存儲桶的map是否過多。
 8 // 請注意，大多數這些溢出桶必須稀疏使用。若是使用密集，則咱們已經觸發了常規map擴容。
 9 func tooManyOverflowBuckets(noverflow uint16, B uint8) bool {
10     // 若是閾值過低，咱們會作多餘的工做。若是閾值過高，則增大和縮小的映射可能會保留大量未使用的內存。
11     //「太多」意味着（大約）溢出桶與常規桶同樣多。有關更多詳細信息，請參見incrnoverflow。
12     if B > 15 {
13         B = 15
14     }
15     // 譯器在這裏看不到B <16;掩碼B生成較短的移位碼。
16     return noverflow >= uint16(1)<<(B&15)
17 }
18 
19 {
20     ....
21     // 若是咱們達到最大負載率或溢流桶過多，而且咱們尚未處於成長的中間，就開始成長。
22     if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) {
23         hashGrow(t, h)
24         goto again // 擴大表格會使全部內容失效，so try again
25     }
26     //if (不是正在擴容 && (元素個數/bucket數超過某個值 || 太多overflow bucket)) {
27     進行擴容
28     //}
29     ....
30 }

　　每次map進行更新或者新增的時候，會先經過以上函數判斷一下load factor。來決定是否擴容。若是須要擴容，那麼第一步須要作的，就是對hash表進行擴容：

 1 //僅對hash表進行擴容，這裏不進行搬遷
 2 func hashGrow(t *maptype, h *hmap) {
 3     // 若是達到負載係數，則增大尺寸。不然，溢出bucket過多，所以，保持相同數量的存儲桶並橫向「增加」。
 4     bigger := uint8(1)
 5     if !overLoadFactor(h.count+1, h.B) {
 6         bigger = 0
 7         h.flags |= sameSizeGrow
 8     }
 9     oldbuckets := h.buckets
10     newbuckets, nextOverflow := makeBucketArray(t, h.B+bigger, nil)
11 
12     flags := h.flags &^ (iterator | oldIterator)
13     if h.flags&iterator != 0 {
14         flags |= oldIterator
15     }
16     // 提交增加（atomic wrt gc）
17     h.B += bigger
18     h.flags = flags
19     h.oldbuckets = oldbuckets
20     h.buckets = newbuckets
21     h.nevacuate = 0
22     h.noverflow = 0
23 
24     if h.extra != nil && h.extra.overflow != nil {
25         // 將當前的溢出bucket提高到老一代。
26         if h.extra.oldoverflow != nil {
27             throw("oldoverflow is not nil")
28         }
29         h.extra.oldoverflow = h.extra.overflow
30         h.extra.overflow = nil
31     }
32     if nextOverflow != nil {
33         if h.extra == nil {
34             h.extra = new(mapextra)
35         }
36         h.extra.nextOverflow = nextOverflow
37     }
38 
39     //哈希表數據的實際複製是增量完成的，經過growWork（）和evacuate（）。
40 }

　　若是以前爲2^n ，那麼下一次擴容是2^(n+1),每次擴容都是以前的兩倍。擴容後須要從新計算每一項在hash中的位置，新表爲老的兩倍，此時前文的oldbacket用上了，用來存同時存在的兩個新舊map，等數據遷移完畢就能夠釋放oldbacket了。擴容的函數hashGrow其實僅僅是進行一些空間分配，字段的初始化，實際的搬遷操做是在growWork函數中：

1 func growWork(t *maptype, h *hmap, bucket uintptr) {
2     //確保咱們遷移了了對應的oldbucket，到咱們將要使用的存儲桶。
3     evacuate(t, h, bucket&h.oldbucketmask())
4 
5     // 疏散一箇舊桶以在生長上取得進展
6     if h.growing() {
7         evacuate(t, h, h.nevacuate)
8     }
9 }

　　evacuate是進行具體搬遷某個bucket的函數，能夠看出 growWork會搬遷兩個bucket，一個是入參bucket；另外一個是h.nevacuate。這個nevacuate是一個順序累加的值。能夠想一想若是每次僅僅搬遷進行寫操做（賦值/刪除）的bucket，那麼有可能某些bucket就是一直沒有機會訪問到，那麼擴容就一直無法完成，老是在擴容中的狀態，所以會額外進行一次順序遷移，理論上，有N個old bucket，最多N次寫操做，那麼一定會搬遷完。在advanceEvacuationMark中進行nevacuate的累加，遇到已經遷移的bucket會繼續累加，一次最多加1024。

　　優勢：均攤擴容時間，必定程度上縮短了擴容時間（和gc的引用計數法相似，都是均攤）overLoadFactor函數中有一個常量6.5（loadFactorNum/loadFactorDen）來進行影響擴容時機。這個值的來源是測試取中的結果。

4. map的併發安全性

　　map的併發操做不是安全的。併發起兩個goroutine，分別對map進行數據的增長：

 1 func main() {
 2     test := map[int]int {1:1}
 3     go func() {
 4         i := 0
 5         for i < 10000 {
 6             test[1]=1
 7             i++
 8         }
 9     }()
10 
11     go func() {
12         i := 0
13         for i < 10000 {
14             test[1]=1
15             i++
16         }
17     }()
18 
19     time.Sleep(2*time.Second)
20     fmt.Println(test)
21 }
22 
23 //fatal error: concurrent map read and map write

　　併發讀寫map結構的數據引發了錯誤。

　　解決方案1：加鎖

 1 func main() {
 2     test := map[int]int {1:1}
 3     var s sync.RWMutex
 4     go func() {
 5         i := 0
 6         for i < 10000 {
 7             s.Lock()
 8             test[1]=1
 9             s.Unlock()
10             i++
11         }
12     }()
13 
14     go func() {
15         i := 0
16         for i < 10000 {
17             s.Lock()
18             test[1]=1
19             s.Unlock()
20             i++
21         }
22     }()
23 
24     time.Sleep(2*time.Second)
25     fmt.Println(test)
26 }

　　特色：實現簡單粗暴，好理解。可是鎖的粒度爲整個map，存在優化空間。適用場景：all。

　　解決方案2：sync.Map

 1 func main() {
 2     test := sync.Map{}
 3     test.Store(1, 1)
 4     go func() {
 5         i := 0
 6         for i < 10000 {
 7             test.Store(1, 1)
 8             i++
 9         }
10     }()
11 
12     go func() {
13         i := 0
14         for i < 10000 {
15             test.Store(1, 1)
16             i++
17         }
18     }()
19 
20     time.Sleep(time.Second)
21     fmt.Println(test.Load(1))
22 }

　　sync.Map的原理：sync.Map裏頭有兩個map一個是專門用於讀的read map，另外一個是纔是提供讀寫的dirty map；優先讀read map，若不存在則加鎖穿透讀dirty map，同時記錄一個未從read map讀到的計數，當計數到達必定值，就將read map用dirty map進行覆蓋。
特色：官方出品，經過空間換時間的方式，讀寫分離；不適用於大量寫的場景，會致使read map讀不到數據而進一步加鎖讀取，同時dirty map也會一直晉升爲read map，總體性能較差。適用場景：大量讀，少許寫。

　　解決方案3：分段鎖

　　這也是數據庫經常使用的方法，分段鎖每個讀寫鎖保護一段區間。sync.Map其實也是至關於表級鎖，只不過多讀寫分了兩個map，本質仍是同樣的。

　　優化方向：將鎖的粒度儘量下降來提升運行速度。思路：對一個大map進行hash，其內部是n個小map，根據key來來hash肯定在具體的那個小map中，這樣加鎖的粒度就變成1/n了。例如

5. map的GC內存回收

　　golang裏的map是隻增不減的一種數組結構，他只會在刪除的時候進行打標記說明該內存空間已經empty了，不會回收。

 1 var intMap map[int]int
 2 
 3 func main() {
 4     printMemStats("初始化")
 5 
 6     // 添加1w個map值
 7     intMap = make(map[int]int, 10000)
 8     for i := 0; i < 10000; i++ {
 9         intMap[i] = i
10     }
11 
12     // 手動進行gc操做
13     runtime.GC()
14     // 再次查看數據
15     printMemStats("增長map數據後")
16 
17     log.Println("刪除前數組長度：", len(intMap))
18     for i := 0; i < 10000; i++ {
19         delete(intMap, i)
20     }
21     log.Println("刪除後數組長度：", len(intMap))
22 
23     // 再次進行手動GC回收
24     runtime.GC()
25     printMemStats("刪除map數據後")
26 
27     // 設置爲nil進行回收
28     intMap = nil
29     runtime.GC()
30     printMemStats("設置爲nil後")
31 }
32 
33 func printMemStats(mag string) {
34     var m runtime.MemStats
35     runtime.ReadMemStats(&m)
36     log.Printf("%v：分配的內存 = %vKB, GC的次數 = %v\n", mag, m.Alloc/1024, m.NumGC)
37 }
38 
39 //初始化：分配的內存 = 65KB, GC的次數 = 0
40 //增長map數據後：分配的內存 = 381KB, GC的次數 = 1
41 //刪除前數組長度： 10000
42 //刪除後數組長度： 0
43 //刪除map數據後：分配的內存 = 381KB, GC的次數 = 2
44 //設置爲nil後：分配的內存 = 68KB, GC的次數 = 3